本發(fā)明涉及智能檢測系統(tǒng)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種污水處理廠智能監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著環(huán)境保護意識的增強和法規(guī)要求的日益嚴格，污水處理廠的運營管理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。近年來，污水處理廠智能監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展經(jīng)歷了從簡單的數(shù)據(jù)采集到智能化預(yù)測控制的演變過程。

2、早期的污水處理廠監(jiān)控系統(tǒng)主要依賴于scada(監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集)系統(tǒng)，僅能實現(xiàn)基本的數(shù)據(jù)采集和設(shè)備控制。隨后，引入pid(比例-積分-微分)控制技術(shù)，提高了系統(tǒng)的自動化水平，但仍難以應(yīng)對復(fù)雜的水質(zhì)波動。

3、近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，一些研究者開始嘗試將機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于污水處理過程的監(jiān)控和預(yù)測。其中，時間序列分析方法(如arima模型)和深度學(xué)習(xí)方法(如lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是兩類主要的技術(shù)路線。

4、然而，現(xiàn)有技術(shù)仍存在以下關(guān)鍵問題：

5、1.預(yù)測精度不足：傳統(tǒng)的arima模型雖然能夠捕捉時間序列的線性趨勢，但難以處理污水處理過程中的非線性關(guān)系和多尺度時間依賴性。以某市政污水處理廠為例，采用arima模型進行cod預(yù)測時，平均絕對百分比誤差(mape)高達15.8％，難以滿足精確控制的需求。

6、2.預(yù)警滯后：單一的lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然在一定程度上改善了預(yù)測精度，但在長期趨勢預(yù)測方面仍有不足。在實際應(yīng)用中，往往只能提前2-3小時預(yù)警潛在的水質(zhì)超標問題，留給操作人員的響應(yīng)時間極為有限。

7、3.誤報率高：由于污水處理過程的復(fù)雜性和不確定性，現(xiàn)有系統(tǒng)普遍存在誤報率高的問題。例如，某污水處理廠采用基于閾值的簡單預(yù)警系統(tǒng)，月均誤報率高達15.3％，嚴重影響了系統(tǒng)的可信度和操作人員的工作效率。

8、4.能耗控制欠佳：現(xiàn)有系統(tǒng)多關(guān)注于水質(zhì)達標，對能耗優(yōu)化考慮不足。傳統(tǒng)pid控制系統(tǒng)在保證出水水質(zhì)的同時，往往導(dǎo)致能耗偏高，平均能耗指標達到0.45kwh/m3，增加了運營成本。

9、5.系統(tǒng)整合度不高：現(xiàn)有的污水處理廠智能監(jiān)控系統(tǒng)往往是多個獨立模塊的簡單組合，缺乏有效的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和信息整合機制，難以實現(xiàn)全流程的智能化管理。

10、面對這些問題，亟需一種能夠綜合考慮多尺度時間特征、提高預(yù)測精度、延長預(yù)警時間、降低誤報率、優(yōu)化能耗控制，并能實現(xiàn)全流程智能化管理的新型污水處理廠智能監(jiān)控系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種污水處理廠智能監(jiān)控系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中在復(fù)雜環(huán)境下數(shù)據(jù)處理精度不足的問題，特別是在暴雨等極端天氣條件下，能夠準確識別和預(yù)測管網(wǎng)中的水流變化，及時應(yīng)對突發(fā)情況。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：一種污水處理廠智能監(jiān)控系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:

3、數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集污水處理廠的實時數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,用于對所述實時數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

5、智能分析模塊,用于對所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測；

6、預(yù)警決策模塊,用于基于所述智能分析模塊的分析結(jié)果生成預(yù)警信息和處理建議；以及

7、可視化展示模塊,用于將所述預(yù)警信息和處理建議進行可視化呈現(xiàn)；

8、其中,所述智能分析模塊采用多尺度注意力殘差循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測。

9、具體地，所述數(shù)據(jù)采集模塊采集的實時數(shù)據(jù)包括:進水水質(zhì)參數(shù)、工藝運行參數(shù)、設(shè)備運行狀態(tài)和出水水質(zhì)指標。

10、具體地，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對所述實時數(shù)據(jù)進行的預(yù)處理包括:異常值檢測與處理、缺失值插補、數(shù)據(jù)標準化和時間序列對齊。

11、具體地，所述多尺度注意力殘差循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括以下步驟:

12、(1)多尺度時間特征提取:

13、xms＝{conv1d(x,ki)∣i＝1,2,...,n}

14、其中,x表示輸入時間序列,ki表示不同尺度的卷積核,n表示尺度數(shù),conv1d表示一維卷積操作；

15、(2)注意力機制:

16、ai＝attention(xmsi)

17、

18、其中，ai表示注意力權(quán)重，表示第i個尺度的特征，xatti表示加權(quán)后的特征；

19、(3)殘差循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

20、ht＝lstm(xatt,ht-1)+xatt

21、其中，ht表示當前時間步的隱狀態(tài)，ht-1表示前一時間步的隱狀態(tài)，lstm表示長短期記憶網(wǎng)絡(luò)；

22、(4)多尺度特征融合:

23、

24、其中，wi表示第i個尺度的融合權(quán)重，fc表示全連接層，hfused表示融合后的特征；

25、(5)輸出層:

26、ypred＝fc(hfused)

27、其中,ypred表示最終的預(yù)測結(jié)果。

28、具體地，所述多尺度時間特征提取步驟中,所述不同尺度的卷積核ki的尺寸分別為3、5和7。

29、具體地，所述注意力機制采用自注意力機制,通過計算查詢向量、鍵向量和值向量之間的相似度得到注意力權(quán)重。

30、具體地，所述殘差循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的lstm包括遺忘門、輸入門和輸出門,用于控制信息的遺忘、更新和輸出。

31、具體地，所述預(yù)警決策模塊基于預(yù)定義的決策樹生成多級別預(yù)警信息和處理建議。

32、具體地，所述可視化展示模塊包括實時監(jiān)控儀表盤、趨勢分析圖表、預(yù)警信息推送和處理建議展示。

33、具體地，所述系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)接口模塊,用于實現(xiàn)各個功能模塊之間的數(shù)據(jù)交換和信息傳遞。

34、本發(fā)明的有益效果包括：

35、1.顯著提高預(yù)測精度：通過多尺度時間特征提取和注意力機制，本發(fā)明的ms-arrnn算法將cod、氨氮和總磷的預(yù)測mape分別降低到5.2％、4.8％和6.1％，比傳統(tǒng)arima模型提高了約66％的預(yù)測精度。

36、2.大幅延長預(yù)警時間：得益于長期趨勢預(yù)測能力的增強，本系統(tǒng)能夠提前4.5小時預(yù)警潛在的水質(zhì)超標問題，是傳統(tǒng)pid控制系統(tǒng)的9倍，為及時采取預(yù)防措施提供了充足時間。

37、3.顯著降低誤報率：本發(fā)明的系統(tǒng)將誤報率降低到3.5％，比傳統(tǒng)基于閾值的預(yù)警系統(tǒng)降低了77％，大大提高了系統(tǒng)的可靠性和操作人員的工作效率。

38、4.有效優(yōu)化能耗：通過精確預(yù)測和智能控制，本系統(tǒng)將能耗指標降低到0.35kwh/m3，比傳統(tǒng)pid控制系統(tǒng)節(jié)省22％的能耗，顯著降低了運營成本。

39、5.實現(xiàn)全流程智能化管理：本發(fā)明的模塊化設(shè)計和標準化接口實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、智能分析、預(yù)警決策和可視化展示的無縫集成，提供了一站式的智能化管理解決方案。

40、6.提高出水達標率：通過精確預(yù)測和及時預(yù)警，本系統(tǒng)將出水達標率提高到99.2％，比傳統(tǒng)pid控制系統(tǒng)提高了5.4個百分點，有效保障了環(huán)保達標。

41、綜上所述，本發(fā)明的污水處理廠智能監(jiān)控系統(tǒng)不僅解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的關(guān)鍵問題，還在預(yù)測精度、預(yù)警能力、系統(tǒng)可靠性、能源效率和管理水平等方面取得了顯著進步，為污水處理行業(yè)的智能化和可持續(xù)發(fā)展提供了有力支撐。